首席周观点：2024年第4周

　　电子行业：光刻机行业--国之重器，路虽远行则将至

    复盘海外龙头ASML 成长之路：四十载砥砺前行，成就全球光刻机龙头。1980 年代ASML 初出茅庐，与知名透镜制造商卡尔蔡司建立合作。1990 年代，ASML 推出PAS 5500，使ASML名声大噪。2000 年代，双工作台、浸没式光刻技术助力ASML 成为行业绝对的龙头。2010 年代，ASML 第一台EUV 光刻机问世，收购业内一众领先厂商。2020 年代，ASML 将EUV 光刻机推进至High NA 时代。

    　　ASML 光刻机产品全面丰富，浸入式行业领先，EUV 为其独有。ASML 拥有EUV、DUV 两大光刻系统，DUV 包括浸入式系统、干式系统，EUV 包括EXE、NXE。ASML 浸入式在生产力、成像和覆盖性能方面处行业领先，适用最先进逻辑和内存芯片的大批量生产。EUV 技术为其独有。得益于NXE 和DUV 浸入式系统量价齐升，2023 年ASML 实现营业收入275.59 亿欧元，净利润78.39 亿欧元。预测将于2025 年实现约300 亿欧元至400 亿欧元的年销售额，毛利率约为54%至56%。

    　　ASML 通过不断研发投入、技术创新，通过产业链上下游收购不断拓宽护城河。2023 年ASML研发投入39.81 亿欧元，同比增长22.35%，以支持其牢牢占据高端市场；同时其注重产业链协同效应，在上游进行有针对性的收购或股权投资，与下游客户建立密切合作关系；并与客户、供应商、研究合作伙伴、同行共建创新生态系统；使其龙头地位不断巩固。

    　　海外龙头企业发展历程对于国内光刻机企业发展的启示：1）持续高水平研发投入，坚持创新。

    　　打破国内外光刻机巨头的技术壁垒，需要持续高水平投入研发资金，坚持产品技术创新。2）重视产业链协同，深度绑定上下游，构建利益共同体。可以采取并购或合作的方法绑定上下游企业，构建企业生态圈，发挥产业链协同效应投资策略：光刻机是国之重器，也是目前半导体工艺中被“卡脖子”最为严重的半导体设备之一。基于对国内半导体行业政策以及对于国内半导体设备国产化趋势的分析，我们认为，国产光刻机行业有望通过技术攻坚和上下游协同的形式实现弯道超车，关注上海微电子等相关公司的客户突破与产品突破，受益标的：福晶科技、茂来光学、炬光科技、波长光电等。

    　　风险提示：技术迭代风险、行业景气度下行、行业竞争加剧、中美贸易摩擦加剧汽车行业：特斯拉FSD 进化之路

    　　特斯拉在智能驾驶的布局在全球车企中处于领先地位，本文以特斯拉年报及2019、2021、2022年特斯拉举办AI Day 为主要信息来源，梳理特斯拉FSD 进展情况，作为智能驾驶系列报告的第一篇，以挖掘智能驾驶领域的投资机会。

    　　特斯拉FSD 现状。全称为Full Self-Driving（完全自动驾驶），1）累计行驶里程：截止2024Q2末，特斯拉FSD 技术助力下的汽车已经行驶了超过16 亿英里，相当于25.75 亿公里。基于“端到端”的FSD 最新版本V12 助力下的汽车已经行驶了超过6 亿英里，相当于9.66 亿公里。2）最新版本及推广区域：目前最新的FSD 版本为9 月23 日发布的V12.5.4，特斯拉在此版本上实现了智能召唤，允许用户使用手机将车辆召唤至身边或附近可选择区域。目前FSD 系统仅在美国和加拿大可用，特斯拉人工智能团队于社交平台发布消息称，预计在2025 年第一季度于中国和欧洲推出FSD 系统，不过仍需等待监管批准。3）价格：2024 年4 月，特斯拉官方宣布FSD 购买价格由12,000 美元降至8,000 美元，同时特斯拉还首次对FSD 全自动驾驶月度订阅费价格进行调整，由订阅制发布时的每月199 美元降低至99 美元。

    　　算法：端到端逐步成型。智能驾驶系统总体包括感知模块、规划模型和控制模块。特斯拉感知模块是通过神经网络实现的，特斯拉较早就确立了纯视觉感知方案，尤其是2021 年7 月推出FSD Beta 9.0 至今，特斯拉感知模块仅采用8 个遍布车身周围的摄像头。2021 年特斯拉的感知模块从基于单图分析的 HydraNet 网络架构到BEV+Transformer 架构。特斯拉在HydraNet架构中引入Transformer 构建BEV。同时增加基于时间的序列（feature queue）和基于空间的序列（video Module）总成拼接感知模块完整的架构。该架构很好应对了相对复杂非结构道路的识别问题。为了更好的识别遮挡物的识别远距离、边缘区域等，2022 年引入Occupancy 网络，很好实现了对3D 空间的感知。2021 年FSD 规划模块引入基于神经网络的规划模块和蒙特卡洛树搜索，神经网络的引入可以实现规划模块端到端的优化。

    　　数据：数据标注、数据引擎实现数据闭环。特斯拉数据标注从外包到自制、从人工到自动化。

    　　2021 年特斯拉就搭建了一条自动标注流水线，大幅提升了数据标注效率。2022 年，特斯拉针对各种类型的神经网络提供了多种类型的自动标注框架。2022 AI Day 重点介绍了车道网络的标注框架，这个框架最终实现了30 分钟完成人工标注需要几个小时才能完成的工作。特斯拉实现另外完整的数据闭环。特斯拉车队将报错数据上传至服务器，经过数据标注后进入数据训练集，对自动驾驶系统进行再次训练，训练成熟后再推送给特斯拉车队。

    　　算力：车端算力与超算中心。计算平台是自动驾驶系统关键硬件设施，主要包括车端算力和用于大规模数据训练的超算中心。特斯拉经历了外购和自制两个阶段，到2019 年4 月推出完全自研的针对智能驾驶的车端芯片HW3.0。今年2 月份，特斯拉Model Y 车型迎来HW4.0 自动辅助驾驶硬件升级，据官方宣传，HW4.0 的芯片算力达到了HW3.0 的五倍。自动驾驶算力的瓶颈在于训练环节，训练环节需要较多的算力资源。Dojo 是由Tesla 开发的超级计算机系统，专门用于深度学习模型的训练，尤其是为FSD 提供支持。Dojo 已于2023 年7 月进入生产，到2024 年底，特斯拉将投资超过10 亿美元来构建其Dojo 超级计算机。

    　　投资策略：智能化是电动化的后半场，车企的智能驾驶的能力将决定其未来的市场竞争力。

    　　本文重点梳理了特斯拉FSD 的进展。我国车企在智能化的布局同样走在全球前列。我们梳理国内主流车企在自动驾驶领域的布局，我们认为，自动驾驶浪潮已经到来，国内受益标的包括华为智选模式下的赛力斯（601127）、江淮汽车（600418）和北汽蓝谷（600733），以及布局靠前的小鹏汽车、蔚来汽车等。超算中心是智能驾驶模型训练的关键，与超算中心相关设施也将受益，如冷却管路，对应标的川环科技（300547）。

    　　风险提示：汽车行业景气度持续下行，汽车行业竞争持续加剧，智能驾驶行业进展不及预期，相关法规进展不及预期。

    　　建筑建材行业：供给优化和政策效果量变到质变带来行业估值修复，推进景气度底部改善房地产拖累内需看不到亮点的情况下，供给端优化带来新平衡。在地产拖累地产链、拖累政府链、拖累金融链的情况下，必然导致内需受到很大的影响，这种地产无收敛的负向循环不得到改变，基建和制造业的对冲力度有限的情况下，内需很难出现根本的改善。所以，只有供给端不断地优化，不断地淘汰掉落后的产能，才能够实现供需的新平衡。

    　　市场优胜劣汰和产业相关政策助推加快落后产能淘汰。2022 年以来建筑材料行业景气度从2021 年的高点持续下行，从年初到年末快速回落至历史低位水平。除了保交楼的相关建筑材料如平板玻璃等在2023 年回归到历史中枢水平外，其他的行业基本上都持续爬在历史低位波动了近3 年的时间。企业微利，亏损甚至停产的情况比较普遍，行业内各企业的生存环境持续恶化，优胜劣汰进一步加剧。

    　　在行业竞争加剧的情况下，行业政策也在发力，加大落后产能企业生产成本，加速落后产能的淘汰。这些产业政策的推进，会进一步在市场优胜劣汰发力的情况下，对企业生产提出更高的要求，提升企业的生产运营成本，成为低迷市场环境下落后产能退出的加速器。

    　　地产、货币和财政政策将持续发力对冲需求下滑程度。在地产无收敛负向循环没有得到控制之前，地产相关的政策、货币和财政政策会不断地出台，来缓冲地产无收敛负向循环带来的需求收缩。这种地产引起的内需收缩的状态不得到控制，政策也不会停止，以避免地产的硬着陆风险。

    　　等待政策效果的量变到质变。随着外部环境的变化，政策的空间也会不断地打开，政策的效　　果也会不断地显现。虽然这需要时间去消化，但地产回归长期健康发展可期。

    　　美联储降息周期开启，中国政策空间也进一步开启，随着政策空间的打开，货币和财政政策以及地产的相关政策正在逐步铺开和深入，达到一定的程度也会产生累计效应，产生从量变到质变的效果。随着供给端的优化和政策带来的需求变化，会带来行业新的平衡，带来行业历史景气度的底部改善。

    　　风险提示：房地产政策效果低于预期、需求促进政策效果低于预期、国际贸易保护超预期发展、能源和原材料成本冲击超预期。

    　　金属行业：铜行业深度报告(I)--矿端供给增速或仍显现阶段性偏刚性特征全球铜矿供应增速仍显现刚性特征。铜矿供给经历了2017-2022 全球铜矿供给增速的持续下行叠加2023 年至今供给端的扰动共振令矿端供应增速依然处于较低水平，至2023 年全球铜矿供给年增长率仅1.18%，较2022 年下滑2.14pct，显示供给的偏刚性。通过观察矿企的产量指引及分析前期资本开支计划，以及对可能扰动事件的预估，我们预计2023-2026 年的铜矿年均增速或降至1.93%，较2017-2022 降速增长周期持续下降0.15 个百分点，供应缺口或呈趋势性放大。此外，受益于2022 年后矿端资本开支高峰的显现，我们认为2028 年左右全球铜矿产量或呈有效的底部抬升。

    　　全球铜冶炼产能延续增长态势，冶炼产能增速大于矿端供给增速。根据ICSG 数据显示，2022-2026 年全球铜冶炼产能年均复合增长率约3.1%，铜冶炼产能绝对值与增长率均高于铜矿供给数据，二者增速的错配状态解释了铜TC 价格的低迷原因。此外，考虑到全球铜冶炼产能利用率在23 年已升至83.3%（较22 年提高2.7pct)，而24 年M2-M5该数据进一步上升1.85pct至85.15%，冶炼端对矿端实际有效供给的需求强化则进一步解释了铜TC 价格阶段性的显著回落。

    　　中国精炼铜产量增速或现阶段性弱化。我们认为铜价（以挺价为目的的减产或者延长检修时间）、新增产能的投放情况（产量的增加值及实际产能利用率）、冶炼加工费（冶炼厂的利润）是影响中国精铜产量的三个核心要素。考虑到铜长协TC 价格的回落及短端冶炼费用的持续低迷，我们认为2024-2026 年中国精炼铜产量或为1304 万吨、1323 万吨及1345 万吨，产量增速或呈阶段性弱化并低于2%，中国精铜产量占全球比例或将较23 年下滑但仍维持在48%附近。

    　　中国精铜月均净进口量需在20 万吨左右以满足境内供需平衡状态。中国精炼铜自给率依然严重不足。从中国境内精铜表观供需状态观察，鉴于中国自身精铜需求的高基数，中国的精炼铜月均净进口量或需维持20 万吨左右以满足境内精铜市场的供需平衡，这意味着若中国精铜净进口量出现以月度为单位的持续收缩将推动国内铜显性库存的急速回落并带动现铜升水的放大，也暗示铜价或仍有较强的上行弹性。

    　　铜行业或延续高景气周期。我们认为铜市场的供应缺口或仍有趋势性放大可能。全球矿山产能增速受宏观周期、政策周期及产业周期共振而呈现趋势性刚性，而全球精铜需求端则受事件性扰动、政策性刺激及流动性收缩而经历了极端压力测试。上游供给的偏刚性及下游需求的强弹性或令实际铜矿供给相对冶炼需求仍承压偏紧，而中国精炼铜产量增速或现阶段性弱化，这意味着铜的定价重心或在基本面偏紧背景下仍显现易涨难跌，既—铜的供需属性决定价格韧性而金融属性将决定价格弹性，而易涨难跌的铜价也意味着行业景气度或仍处于偏强周期，这也与公募基金在铜行业配置比例的升高相印证（由22Q2 的0.39%-24Q2 的2.58%）。

    　　相关公司：紫金矿业，西部矿业，铜陵有色，金诚信，江西铜业。

    　　风险提示：政策执行不及预期，供给端增速超预期提升，汇率及利率超预期急剧上升，金属库存大幅增长及现货贴水放大，市场风险情绪加速回落，区域性冲突加剧及扩散。

    　　非银行业：各类利好政策效果有望逐步显现，建议继续关注非银板块证券：继新“国九条”颁布后，房地产政策效果也有望逐步显现。同时我们看到，近期海外主流投行对内地和香港资本市场&房地产市场的观点更趋正面，内外部政策和舆论的共同发力有助于显著提升海内外各类投资者的风险偏好。结合国内更为积极的财政、货币政策支持，和二季度经济的持续复苏，“政策—宏观经济—资本市场—投资者”间的正循环有望加快形成，进而有效改善资本市场投资回报和证券公司中期业绩预期。

    　　我们认为，资本市场改革节奏和宏观经济复苏趋势将成为主导行业价值回归的核心因素，业务模式创新将为券商盈利增长开启想象空间，同时应重点关注政策边际变化。整体上看，并购重组仍是行业年内主线，我们更加看好行业内头部机构在中长期创新发展模式和外延式并购趋势下的投资机会，当前具备较高投资价值的标的仍集中于估值仍在低位的价值个股，此外证券ETF 为板块投资提供了更多选择。

    　　从中长期趋势看，除政策和市场因素外，有三点将持续影响券商估值：1.国企改革、激励机制的市场化程度；2.财富管理转型节奏和竞争者（如银行、互联网平台）战略走向；3.业务结构及公司治理能力、风控水平、创新能力。

    　　保险：展望全年，我们预计2024 年险企负债端将延续复苏势头。居民保险意识增强和消费复苏趋势不改，叠加资产保值增值需求提升和竞品吸引力下降，保险产品的整体需求仍在上升通道。且随着LPR 的下调，存款利率继续下行是大概率事件，储蓄型险种的比较优势凸显。

    　　全年寿、财险有望协同发力，推动险企经营业绩修复。综合来看，考虑到负债端需求回暖，地产、非标等风险暂时无法量化且在房地产利好政策加速落地之下风险逐步有序释放，保险股的投资价值有望持续回归。需要注意的是，自2021 年起涉及险企经营行为规范的监管政策频出，2022 年以来政策推出频率进一步上升，可以预期监管政策仍是当前险企经营重要的影响因素。

    　　风险提示：宏观经济下行风险、政策风险、市场风险、流动性风险。

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